基于模糊PID的采摘机器人机械手控制系统设计

为了提高采摘机器人机械手果实的定位精度,降低果实采摘过程的破损率,将模糊算法和PID控制引入到了机械手控制系统的设计上,并采用PC上位机编程和嵌入式系统实现控制算法的运行。为了验证算法的可行性和可靠性,以果实采摘真实环境为测试环境,对机械手的定位精度和果实采摘的破损率进行了测试,结果表明:采用模糊PID算法可以明显提高机械手的果实定位精度,降低果实采摘的破损率,对采摘机器人控制系统的优化设计具有重要的参考价值。     

基于CMOS图像传感器的采摘机器人嵌入式视觉系统

为了提高采摘机器人的自动化程度,实现自主导航和自主采摘作业能力,将基于CMOS图像传感器的嵌入式视觉系统引入到了采摘机器人的设计过程中,有效降低了机器人的设计复杂程度,提高了机器人的设计效率。采用DSP主控芯片构建了嵌入式图像处理系统,可以处理CMOS相机实时采集的图像,并采用模块化设计,构建了包括通讯单元、存储单元及视频输入输出接口的硬件系统,使各模块之间协调工作。为了验证方案的可行性,对一款果实采摘机器人进行了改装,安装了嵌入式视觉系统,并对其性能进行了测试。测试结果表明:采用基于CMOS图像传感器嵌入式视觉系统后,采摘机器人的定位准确率和采摘准率率都较高,满足了自动化采摘作业需求。     

基于RSSI信号强度定位的夜间采摘作业机器人设计

为了提高果实采摘机器人在夜间作业的工作效率,提出了一种适用于果实采摘机器人夜间果实定位识别的方法,引入了RSSI信号强度定位技术,并在此基础上提出了一种泰勒级数展开的高精度定位方法。夜间采摘作业机器人采用接收到的RSSI信号强度对待采摘的果树进行定位,为了满足机器人移动时的实时定位,采用多次信道扫描的方式,提高了机器人定位的实时性。为了验证机器人夜间定位方法的有效性和可靠性,在夜间采摘环境下,对机器人的性能进行了测试。通过测试发现:机器人的定位精度较高,错误识别率较低,并且通过多次校正,可以有效提高作业精度,满足夜间作业的设计需求。     

单片机在便携式智能小型采摘作业机器人的应用

为了满足山地和丘陵地带的小面积果蔬采摘作业需求,开发了一种新型的便携式智能采摘机器人,并利用单片机设计了机器人的红外线视觉和运动控制系统,降低了机器人的本体体积,节约了设计成本。采用RT-Thread实现了单片机嵌入式系统的设计,并开发了RT-Thread Builder集成环境,利用Gcc编译器可以实现单片机嵌入式系统的实时控制。为了验证便携式机器人工作的可靠性,对机器人的红外线和无线控制系统及单片机嵌入式系统进行了测试。结果表明:采摘机器人线程调度和串口通信可以正常工作,便携式采摘机器人利用红外线追踪可以成功地锁定指定目标采摘区域,并且移动耗时与人工移动相比大大节省了时间,提高了采摘的作业效率,可以满足山区和丘陵地带采摘作业的需求。     

基于光学导航的采摘机器人系统设计及定位方法研究

为了提高采摘机器人的定位导航精度,将光学导航方法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,通过激光扫描和机器视觉相结合的方法,提高了采摘机器人的作业质量和作业效率。在进行定位时,首先由激光扫描方法对采摘机器人进行定位,得到全局坐标中的位置,然后利用机器视觉系统得到采摘机器人和待采摘目标果实的距离,对果实精确定位后进行采摘。采摘测试结果表明:采用光学导航系统可以准确完成果实目标的定位,可有效提高采摘机器人的采摘精度和采摘效率。     

基于PLC的采摘机械手电气自动化技术研究

为了提高采摘机器人电气自动化的效率、水平及机器人的智能化程度,在采摘机械手的设计上引入了PLC控制系统,并利用PID控制算法对自动化系统进行了改进,提高了自动定位和采摘动作控制的精度。为了验证方案的可行性,模拟采摘机器人的作业环境,采用MCGS软件设计了采摘机械手作业的监测系统,并对采摘的漏采率和破损率进行了测试。测试结果表明:基于PLC的采摘机械手具有较低的漏采率和破损率,可以满足较高精度的采摘机器人设计需求。     

基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统设计

采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。     

基于机器学习的采摘机器人动作执行效率优化研究

为了提高采摘机器人动作的执行效率,提高动作执行的控制精度,将机器学习算法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,利用机械学习和归纳学习设计了采摘机器人的机器学习方法,并利用PID反馈调节对学习过程进行了优化,从而得到了效率较高的机器人采摘动作执行系统。以相同时间内果实的采摘量为作业任务,对不同机器学习方法的机器人采摘果实数目进行了仿真模拟,结果表明:采用机械与归纳学习方法和PID反馈调节方式,相同时间内可以采摘更多的果实,有效地提高了采摘机器人动作的执行效率。     

采摘机器人机械手虚拟现实和仿真技术研究

为了提高采摘机器人机械手群体作业的效率和精度,基于蚁群算法,将机器人虚拟仿真平台引入到了采摘机器人机械手的设计上,并利用C语言流程图编程,对采摘机械手、待采摘果实等进行了建模,在虚拟现实环境中对机械手的作业情况进行了仿真模拟。通过模拟结果对采用蚁群算法和不采用蚁群算法时机器人机械手的作业效率和采摘定位精度进行了对比,结果表明:采用蚁群算法可以明显提高机器人机械手的作业精度和作业效率。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

武术飞脚启发作用在采摘机器人智能化设计中的应用

为了提高采摘机器人的智能化水平,基于武术飞脚动作的连续性,参考飞脚动作的前馈特征,在智能化控制系统的设计上引入了神经网络前馈算法和PID控制算法。通过对误差的修正和期望与实际输出结果的反馈,提升了机器人的智能化水平和采摘作业动作的精确性,实现了采摘机器人的类人化设计。为了验证该方法的可行性,模仿生菜采摘机器人的作业环境对机器人的性能进行了仿真,结果表明:采用神经网络PID算法可以提高机器人控制系统的精确性,并可加快收敛速度,对提升机器人的智能化水平具有重要的意义。     

基于遗传算法和EDA技术的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬采摘机器人的避障和路径规划能力,实现机器人智能化和轻量化的设计,将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,并利用EDA技术对控制系统进行了封装,植入了机器人路径规划的遗传算法。对果蔬采摘机器人的机械手进行了改进,通过机械手结构设计实现了采摘机器人执行末端的避障功能,利用遗传算法智能控制设计实现了复杂环境中的路径搜索功能。对果蔬采摘机器人的性能进行了测试,结果表明:障碍物识别率高达99%以上,路径规划的准确率也在95%以上,满足智能化采摘机器人的设计需求,为现代化采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

基于云平台和计算机控制系统的采摘机器人仿真设计

为了提升采摘机器人定位系统的效率及定位准确性,将云平台技术和计算机控制系统引入到了定位系统的设计上,在进行果实定位时,通过云平台和计算机技术对图像进行实时滤波,并对曝光图像进行融合,以提高图像的质量,进而提高图像特征提取和定位的准确性。模拟采摘机器人的作业环境,以机器人定位系统的定位效率和定位误差作为研究对象,对基于云平台和计算机技术的采摘机器人定位系统进行了仿真测试,并将其和单片机的定位效率及定位误差进行了对比。对比结果表明:采用云平台和计算机技术要比单片机的定位效率和定位精度都高,对于提升采摘机器人的作业性能具有重要的意义。     

基于LM-BP神经网络的采摘机器人语音智能识别系统

随着现代机器人技术的发展,采摘作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升。各种智能化、自动化的采摘机器人被应用到果实采摘作业过程中,改变了手工采摘作业的生产发生,极大地提高了作业效率。采摘机器人自主作业过程中,由于受到作业环境的影响,还需要对机器人进行实时监测和远程控制,以保证采摘作业的顺利进行。为此,将语音智能识别系统引入到了采摘机器人远程控制系统的设计上,通过语音识别,采摘机器人可以快速执行动作指令,从而避免环境影响造成的采摘作业质量下降,或者发生碰撞事故的突发状况,提高了机器人对环境的适应能力。     

数字传媒交互式技术在采摘机器人远程控制中的应用

在采摘机器人远程控制系统的设计过程中,为了提高采摘机器人的智能化水平,基于数字传媒交互式学习技术引入了机器人远程控制交流交互系统,利用语音指令的方式实现管理员对采摘机器人的远程控制。在交流交互过程中,首先由远程监控端采集采摘机器人作业视频,然后利用投影技术进行投影,管理员根据实时作业情况对采摘机器人发出控制指令,以提高采摘机器人的作业质量。为了验证方案的可行性,对采用交互式系统的采摘机器人进行了测试,结果表明:采用交互系统后采摘机器人的远程控制精度有所提高,交互性系统的引入对于提高采摘机器人的作业质量具有重要的意义。     

采摘机器人视觉图像检测应用研究——基于篮球动作捕捉的多媒体数据库系统

采用篮球动作捕捉系统可以实时地对比赛视频进行分析,通过动作捕捉,得到优秀运动员的投篮动作技术特征;但是篮球比赛属于较高强度的对抗性比赛,其移动速度较高,因此捕捉系统需要有较高的精度。将高精度的动作捕捉系统应用在采摘机器人视觉系统设计中,可以有效提高采摘机器人对果实的识别精度,从而提高作业的自动化程度。为了验证方案的可行性,对采摘机器人的视觉系统进行了测试,并以夜间采摘环境为例,对采集的图像进行了平滑和增强处理,成功提取到了果实的边缘特征图像。对采摘机器人视觉系统的目标识别率和定位能力进行了测试,测试结果表明:目标识别率和定位准确率都较高,满足高精度采摘作业的需求。     

基于篮球运动的果实采摘机器人控制系统研制

水果和蔬菜质地柔软且形状各异,机械化收获的难度较大。控制系统作为采摘机器人的核心,对作业效率有着决定性的影响。篮球运动是集体竞技项目,对运动员的目标锁定和路线规划能力要求较高,将篮球运动的决策原理引入到采摘机器人上,可以改善机器人的控制性能。为此,基于篮球运动的决策原理,研制了果实采摘机器人的控制系统,具有目标识别、路线规划和自主避障3种控制功能,可以准确地识别目标果实。在系统的控制下,采摘机器人获得了很高的作业效率,还能够自主规划行走路线和规避障碍,具有很高的智能化水平。     

采摘机器人实时智能避障系统研究——基于嵌入式ARM

为简化采摘机器人底层控制系统软硬件设计,提高系统的实时性和可靠性,在处理器的设计上引入了嵌入式微处理器,取代了常规的单片机和PLC方案。提出了基于ARM控制器和源代码开放的Linux操作系统组成的采摘机器人控制系统,对其实时避障功能进行了设计,并模拟采摘机器人作业环境对该方案的可行性进行了测试。结果表明:采摘机器人行使过程中可以躲避障碍物,向目标作业区域移动,成功地实现了实时避障功能,为采摘机器人自主导航系统的开发提供了重要的借鉴。     

采摘机器人识别技术研究——基于深度图像和计算机网络协同处理

为了提高采摘机器人果实识别定位的效率和准确性，将深度图像技术引入到了采摘机器人视觉系统的设计上，并结合计算机网络协同处理，设计了上位PC机处理和控制系统，通过计算机和机器人控制器的通信，形成了一个开放式和分布式的采摘机器人识别和控制系统。以苹果的采摘为研究对象，对深度图像和非深度图像对果实识别的准确率进行了对比，结果表明：采用深度图编码技术，对果实的识别准确率更高，对于提升果实的采摘效率和准确性具有重要的作用。     

基于VR技术的采摘机器人采摘环境仿真研究

为了提高采摘机器人采摘果实的准确率,提升机器人的作业效率,将VR虚拟现实技术引入到了采摘机器人的设计上,提出了基于小波神经网络的机器人PID控制器优化算法,并通过对采摘虚拟环境的创建和机器人的虚拟建模,验证机器人的作业性能.以黄瓜真实生长环境为研究对象,创建了采摘机器人的作业环境,并对采摘机器人的采摘准确率进行了对比,...